jbpm

使用流程

1、安装eclipse

2、安装jdk

配置环境变量,我吧jdk安装在C:\Program Files\Java\jdk1.7.0目录下

就在path 中加上C:\Program Files\Java\jdk1.7.0\bin;

加bin目录是因为javac.exe在bin目录下,之后在cmd中使用java命令就是由javac.exe编译的

还有一定要加上分号




然后测试 : 开始->运行->CMD
键入 java -version  应该就可以查看到当前jdk 的版本的。
 
3、安装ant
http://www.cnblogs.com/ghj1976/archive/2010/04/14/1711914.html
 
实际过程中,

ant build 后出现“Unable to locate tools.jar”

解决途径:将“C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_16\lib”目录下的tools.jar文件拷贝到“d:\Program Files\Java\jre7\lib”目录下,重新运行命令ant,运行正常,问题解决
第一个目录是jdk的安装目录
第二个目录是eclipse的安装目录,如果jdk版本是7就是jre7\lib,如果是6就是jre6\lib
4、安装jbpm

先去官网下载包

下载完了不能直接使用,要用ant安装

进入cmd

先切换到jbpm目录

输入

d:

cd d:\program files\jbpm-installer

开始安装

输入ant install.demo,

静静等待好久

结果get eclipse fail

应该是eclipse那个下载地址不对,我自己有eclipse还要他下载干嘛

把jbpm-installer文件夹删除,重新解压

cd 到jbpm-installer目录

输入 ant install.demo.noeclipse

OK,这次安装成功


然后依次start

  • Startup database:
    ant start.h2

    Startup JBoss AS:
    ant start.jboss

    Startup task service:
    ant start.human.task

    Startup eclipse:
    ant start.eclipse


第一次 start JBoss失败,界面停在start jboss7好久,5分钟后宣告fail

这是因为apache-tomcat没有配置的原因,先配置好tomcat,再start Jboss就成功了


第一次Start task service 失败,后来再start之前先执行ant install.jBPM.runtime 

就成功了


start eclipse之前需要修改build.properties配制文件.将eclipse.home=D:/eclipse3.7(注意一定要用 / 而不是\) 

第一次start eclipse失败,提示定位不到eclipse的目录,是因为反斜杠用反了


第二天开机,jboss start又超时,不知道怎么解决,先去安装eclipse的jboss插件。

安装完,启动依旧超时,进入网址http://localhost:8080显示的是apache的网址,怀疑是端口冲突

修改jboss的端口为8070(只要不是8080都行),启动jboss依旧超时,但是进入网站

http://localhost:8070,成功显示,不管了,超时就超时吧,应该是启动成功了。


新建一个jbpm的project,报错 import不到org.drools.

cd到jbpm的文件夹,运行命令ant install.droolsjbpm-eclipse.into.eclipse

重启eclipse,这次不报错了,debug as java app,console中显示hello world成功。



六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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